Mental disorders in the media: A retrospective study of newspaper coverage in the Chilean Press
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The mass media are relevant in shaping the population's attitudes towards mental disorders. In low- and middle-income countries there is little information about the portrayal of people with mental disorders in the mass media. AIM: The general objective of the study was to assess the tone and content of Chilean newspaper articles about mental disorder from 2000 to 2019. METHOD: The digital editions of four national circulation Chilean newspapers were intentionally selected. The search engine Google News was used to identify and retrieve the news. To evaluate the news, a standardised codebook was administered. A total of 385 news were evaluated. RESULTS: The results show that a large proportion of the news items has an overall positive/optimistic tone 43.5% and 57.5% does not stigmatise; however, only 18.4% emphasises recovery as part of the content. The highest percentages of news stigmatising in tone and content are observed for bipolar disorder and schizophrenia. Furthermore, the experts are quoted much more frequently than people diagnosed with mental disorders or their families and/or friends. When comparing by years there is a trend towards general decrease in stigmatisation, moving towards a more positive or optimistic view of mental health. CONCLUSIONS: In general, low stigmatisation towards mental disorders was found in the news and this was reduced steadily over time. Although there are aspects to improve in some particular areas, suggesting that manifest stigma has diminished, but more subtle forms still remain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».